Contenu du cours
Visualisation Ultime Avec Python
Visualisation Ultime Avec Python
Diagrammes à Barres Empilées
Les graphiques à barres empilées sont utiles lorsque nous voulons comparer plusieurs catégories (deux ou plus) pour chaque valeur sur l'axe des abscisses. Par exemple, au lieu de regarder uniquement le PIB de différents pays, nous pourrions vouloir examiner la contribution de chaque secteur économique au PIB d'un pays particulier (les données ne sont pas réelles) :
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np countries = ['USA', 'China', 'Japan'] primary_sector = np.array([1.4, 4.8, 0.4]) secondary_sector = np.array([11.3, 6.2, 0.8]) tertiary_sector = np.array([14.2, 8.4, 3.2]) # Calling the bar() function multiple times for each category (sector) plt.bar(countries, primary_sector) plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector) plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector) plt.show()
De même que pour les graphiques en ligne et les nuages de points, nous avons appelé la fonction bar() trois fois pour créer trois barres pour chaque valeur sur l'axe des x (noms des pays dans notre exemple). À chaque appel, les countries sont spécifiés comme valeurs de l'axe des x afin de créer des barres empilées. Faites particulièrement attention au paramètre bottom.
Remarque
Le paramètre
bottomspécifie la ou les coordonnées y du ou des côtés inférieurs des barres. Voici la documentation.
Swipe to start coding
- Utilisez la fonction correcte pour créer des graphiques à barres.
- Tracez les barres inférieures pour
yes_answers. - Tracez les barres pour
no_answersau-dessus des barres pouryes_answersen spécifiant le bon argument de mot-clé.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
Diagrammes à Barres Empilées
Les graphiques à barres empilées sont utiles lorsque nous voulons comparer plusieurs catégories (deux ou plus) pour chaque valeur sur l'axe des abscisses. Par exemple, au lieu de regarder uniquement le PIB de différents pays, nous pourrions vouloir examiner la contribution de chaque secteur économique au PIB d'un pays particulier (les données ne sont pas réelles) :
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np countries = ['USA', 'China', 'Japan'] primary_sector = np.array([1.4, 4.8, 0.4]) secondary_sector = np.array([11.3, 6.2, 0.8]) tertiary_sector = np.array([14.2, 8.4, 3.2]) # Calling the bar() function multiple times for each category (sector) plt.bar(countries, primary_sector) plt.bar(countries, secondary_sector, bottom=primary_sector) plt.bar(countries, tertiary_sector, bottom=primary_sector + secondary_sector) plt.show()
De même que pour les graphiques en ligne et les nuages de points, nous avons appelé la fonction bar() trois fois pour créer trois barres pour chaque valeur sur l'axe des x (noms des pays dans notre exemple). À chaque appel, les countries sont spécifiés comme valeurs de l'axe des x afin de créer des barres empilées. Faites particulièrement attention au paramètre bottom.
Remarque
Le paramètre
bottomspécifie la ou les coordonnées y du ou des côtés inférieurs des barres. Voici la documentation.
Swipe to start coding
- Utilisez la fonction correcte pour créer des graphiques à barres.
- Tracez les barres inférieures pour
yes_answers. - Tracez les barres pour
no_answersau-dessus des barres pouryes_answersen spécifiant le bon argument de mot-clé.
Solution
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessousMerci pour vos commentaires !
Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous